梅银珍
- 作品数：28 被引量：18H指数：2
- 供职机构：中北大学更多>>
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- 相关领域：理学文化科学自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 面向通信类专业的大学数学应用案例研究与实践
- 2024年
- 目前,我国高校数学教学普遍存在教学内容偏重理论与计算、缺少专业衔接、教学方法单一、考核方式陈旧等问题,导致学生学习数学的目标不明确、学习兴趣不大、效果不好,数学作为基础性学科的先导性作用体现不足,这种方式与应用型人才的培养不相适应,也不能调动学生学习数学的积极性。
- 梅银珍
- 关键词：基础性学科先导性作用学生学习数学高校数学教学通信类专业
- 两图运算后Sombor指数的上界被引量：1
- 2024年
- Sombor指数是基于顶点度引入的一种新的化学拓扑指数。本文研究了两个有限简单的连通图经过连接运算、笛卡尔积运算、冠运算、字典序积运算、对称差运算后的Sombor指数,并且刻画了其极图。首先,对每种运算后表达式的边进行了分类。然后,利用顶点的最大度并结合不等式放缩,给出了各运算图Sombor指数上界的估值不等式。最后,证明了取得Sombor指数上界的条件为两图都是正则图。
- 符惠芬梅银珍
- 四类运算图的Sombor指数
- 2024年
- 设图G是一个简单图,E(G)为G的边集,du,dv分别为顶点u,v的度.本文在图的S(G)、R(G)、Q(G)、T(G)4种变换运算和两图的笛卡尔积相结合的F-和定义基础上,利用最大度,通过分类讨论的方法,计算了四种相关运算图的Sombor指数的上界,并且刻画了相应的极值。
- 梅银珍符惠芬
- 关键词：笛卡尔积
- 一类新的极小惯量任意符号模式矩阵被引量：1
- 2009年
- 如果一个惯量任意符号模式的任意非零元被零取代后所得到的符号模式不是惯量任意的,那么这个惯量任意符号模式称为极小惯量任意符号模式.作者利用有固定惯量矩阵的特征多项式系数的一些性质对一类低价的惯量任意模式的极小性进行了讨论,并证明该模式是极小惯量任意符号模式.
- 王鹏梅银珍
- 关键词：惯量任意
- 花束图的Gutman指数
- 2024年
- 圈C_(l),C_(m)和C_(n)的单顶点并集同胚于3个自环组成的花束图B3.从图不变量可以刻画复杂网络拓扑性质的角度出发,利用分类讨论的方法,首先讨论了B_(3)上的顶点Gutman指数;其次,给出了在各个分圈以及B_(3)上的顶点Gutman指数的最大值和最小值;最后,对B3的结果进行推广,得出B_(n)(n≥4)上的顶点Gutman指数的公式.结果表明,分圈上的顶点Gutman指数的最大值在距离中心的最远处得到,花束图上的顶点Gutman指数的最大值总是在中心处得到,并且最小值都是在最靠近中心的一些顶点处得到.
- 苗红丽梅银珍
- 基于野马优化的宽带信号波达方向估计被引量：1
- 2023年
- 针对宽带阵列信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种将野马优化(WHO)算法与极大似然(ML)估计算法相结合的宽带信号估计方法。首先利用双边相关变换(TCT)算法将宽带信号转变为窄带信号,然后建立基于ML的DOA估计模型,最后通过WHO算法进行优化估计。通过一系列仿真实验,并与基于正弦余弦算法(SCA)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)的ML估计方法对比,表明所提算法具有更好的收敛速度、更低的均方根误差和更稳健的性能。
- 张靖奇王鹏梅银珍
- 关键词：宽带信号波达方向估计极大似然
- 一些特殊图的算术-几何能量被引量：1
- 2020年
- 设G是一个n阶图,用di表示顶点vi的度(i=1,2,…,n)。G的算术-几何邻接矩阵用Aag=(aij^ag)表示,若图G中vi与vj邻接,则aij^ag=di+dj/2√didj,否则为0。给出了图的算术-几何能量的2个上界:一个是利用图的邻接能量、最大度和最小度;另一个是利用修正的第二萨格勒布指数和图的阶数,并且找到了算术-几何能量与邻接能量之间的关系。最后利用分析和不等式技巧以及算术-几何能量与邻接能量之间的关系得到了树、单圈图和双圈图的算术-几何能量的一些上界。
- 刘梦甜梅银珍高玉斌
- 关键词：双圈图单圈图
- 对高等数学习题课教学的思考
- 习题课是高等数学教学的一个重要环节,是解题教学,培养学生思维品质的重要途径之一,本文主要对习题课的设计进行了深入的探讨,并研究了高等数学习题课教学方式,总结了习题课教学应遵循的原则,以达到不断渗透数学思想、数学方法的目的...
- 梅银珍王鹏邵燕灵
- 关键词：高等数学习题课教学质量
- 文献传递
- 一类矩阵中负元素的个数
- 2006年
- 元素全是非正实数的矩阵A称为负矩阵.文中利用低阶负矩阵的研究结果考虑了一类四阶负矩阵中负元素的个数,同时论证了该矩阵在一些附加条件下负元素的个数最多为10.
- 梅银珍邵燕灵胡红萍
- 关键词：实矩阵可约矩阵
- 基于联合训练的分类器的乳腺癌图像分类
- 2023年
- 利用机器学习的乳腺癌组织病理图像诊断节省了大量的人力物力,因此提高乳腺癌组织病理图像识别准确率有很好的现实意义;针对单一分类器和集成学习分类器模型观测域有限容易陷入局部最优的问题,提出一种基于联合训练的分类器模型;通过单一分类器相互影响扩大观测感知域来寻找损失最小的估计点,根据估计点来迭代优化超参数进而联合训练出拟合性能最好的分类器,这样既汲取不同分类器模型的可取之处来增强泛化能力,又加大了模型观测域在可以更快的得到全局最优的同时提升了识别准确率;实验表明,提出的联合训练的分类器能够提升乳腺癌组织病理学图像的分类性能,在不同放大倍数40×、100×、200×、400×下图像良恶性分类准确率分别为99.67%、98.08%、99.01%、96.34%。
- 张晋凯高翔王鹏白艳萍梅银珍
- 关键词：分类器模型
